大数据对城市规划的相关论文

1. 大数据应用促进城市规划由静态向动态转变

大数据应用促进城市规划由静态向动态转变

在移动互联网时代，各种各样的移动终端设备，包括手机、iPad，包括身上穿戴的智能设备等，使得每个人成了移动的城市传感器。而这些大数据收集起来，可以为规划的合理性提供重要的依据。

11月10日，新常态下城市转型发展的多学科交叉融合研讨会上，清华大学建筑学院教授党安荣在接受人民网记者采访时表示，“虽然大数据的收集是基于已有的道路和城市规划基础之上的，但是我们现在强调的是动态规划，在数据反馈回来的同时，发现不合理的地方马上调整，及时更改，而不是像之前动辄5-10年的静态规划。”

党安荣从三个方面来说明大数据在城乡规划这个领域当中所开展的探索。第一个方面，借助于大数据来识别城市病；第二个方面，在具体的规划过程当中，大数据怎么样支持我们来开展，比如说规划工作；第三个方面，规划实施了一段时间之后，怎么样来评估这个规划起到的作用，对城市规划管理来讲意义如何。

对此，党安荣举例道，北京市城市规划设计研究院的工作人员就利用了北京公交数据来分析，北京市民的出行状况到底是什么。早晨他们从哪里出发，用哪些地铁站比较多，地铁和公交之间有什么样的转换，哪些转换的节点有什么样的人群。

“根据这样的分析，我们大概知道北京市民在工作日以及非工作日，他们的出行有什么样的规律，这样一种出行规律跟交通容量或者是能力去比对的话，到底哪些地方高，就可以来分析有关交通潜在的问题。”党安荣表示。

同时，党安荣指出了目前的困境，“我们的规划和管理以及服务相对来讲是割裂的。由CAD到GPS涉及到很多，现在我们所倡导的大数据背景下的协同规划，是不是能够很好地将规划到管理，再到服务，形成完整的流程。”

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2. 浅谈计算机与大数据的相关论文

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!

计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术

[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。

[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术

在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。

一、大数据时代信息及其传播特点

自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。

大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。

二、大数据时代的计算机信息处理技术

(一)数据收集和传播技术

现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。

(二)信息存储技术

在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。

(三)信息安全技术

大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、传输技术

在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。

结语：

在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。

参考文献

[1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107.

[2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110
计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用

摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。

关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案

1 概述

自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。

大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。

2 大数据时代的数据整合应用

自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。

企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。

2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。

3 企业信息解决方案在大数据时代的应用

企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。

3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。

3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。

3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。

3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。

在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。

如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。

在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。

4 结束语

在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。

参考文献：

[1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009.

[2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007.

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[4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999.

[5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000.

[6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊.

[7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02).

[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01).
计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略

[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。

[关键词]大数据 计算机审计 影响

前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。

一、初探大数据于CAT影响

1.1影响之机遇

大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。

1.2影响之挑战

大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。

二、探析依托于大数据良好推进CAT措施

2.1数据质量的有效保障

依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。

2.2公共数据平台的建立

依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。

2.3审计人员的强化培训

依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。

三、结论

综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。

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3. 大数据在智慧城市中的应用及其发展

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

城市大数据是指在城市运行过程中产生或获取的数据，是其与信息收集、处理、利用和通信能力相关的活动要素组成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源，简单易懂的公式可以表述为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。

城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。

按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。

此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。

数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。

具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。

如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。

一、通过数据汇集加速信息资源整合应用

第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。

通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。

二、通过精准分析提升政府公共服务水平

在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。

在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。

三、通过数据开放助推城市数字经济发展

开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

另一方面，企业、组织的数据贡献到统一的大数据平台，可以“反哺”政府数据，支撑城市的精细化管理，进一步促进现代化的城市治理。

白皮书认为，当前我国城市大数据平台的建设仍处于起步阶段，且各地在管理机制、业务架构和技术能力等方面各有优劣，不利于城市大数据平台的长远发展。对于建设城市大数据平台的具体路径，白皮书提出了六点建议。

一、强化平台顶层设计

科学合理的顶层设计是城市大数据平台建设的关键，需从落实国家宏观政策出发，结合地方实际需求，统筹考虑平台目标、数据主权、关键技术、法制环境、实现功能等各个方面，以“高起点、高定位、稳落地”开展平台的顶层设计，保障城市大数据平台建设有目标、有方向、有路径、有节奏地持续推进，并且根据项目进展状况，不断迭代更新、推陈出新。

二、完善平台配套保障机制

城市大数据平台建设与运营须有相应的配套保障机制，并充分发挥保障机制的导向作用和支撑作用，以确保平台规划建设协调一致和平台整体效能的实现。

如建立城市大数据资源管理机制，明确数据内容的归口管理部门、数据采集单位和共享开放方式等;建立城市大数据平台运行管理机制，明确平台使用中数据、流程、安全等各项内容和管理标准，保障平台持续稳定运行。

三、加强数据管理

加强城市大数据管理，实现数据从采集环节到数据资产化的全过程规范化管理。明确数据权属及利益分配，以及个人信息保护、数据全生命周期的管理责任问题。明确数据资源分类分级管理，健全数据资源管理标准。

分类指的是通过多维数据特征准确描述政府基础数据类型;分级是指确定各类数据的敏感程度，为不同类型数据的开放和共享制订相应策略，完善数据采集、管理、交换、架构、评估认证等标准，推动数据共享与开放的基本规范和标准出 台。

以资源目录汇编、资源整合汇聚、交换共享平台为三大标准步骤，坚持“一数一源”、多元校核，统筹建设政务信息资源目录体系和共享交换体系。建立一套科学合理的数据分类体系，将不同领域、多种格式的数据整合在一起，通过多元的检索途径、分析工具与应用程序，方便用户查找和利用数据内容。

四、因地制宜开展平台建设与运营

城市大数据平台的建设与应用要结合，避免出现重平台建设轻平台使用的现象。政府、产业和城市的数据资源极其庞杂，需要明确平台数据资源的权属性，保障数据所有权的归属。

政府拥有政府数据资源所有权，互联网企业往往掌握着先进的数据技术和拥有互联网思维的专业队伍，本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识，需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源，参与平台的建设与运营。

城市大数据平台的数据治理和运营体系相当复杂，平台建设的模式和路径没有固定模式，需要发挥各方的主观能动性，因地制宜，挖掘地方优势，突出地方特色，为城市大数据决策提供有力的支撑。

五、开展城市大数据综合评价

各省市大数据主管部门应制定平台长效运行机制和考评办法，建立完善的上报、检查、考评机制，设计量化考核内容和标准，加强平台数据质量管控，管好用好城市大数据平台。

加强对城市大数据平台项目的后评价和项目稽查，强化对数据资源建设以及数据共享开放、数据质量和安全的审计监督。科学构建城市大数据平台综合评价指标体系，开展城市大数据平台建设成效综合评价工作，引导各地城市大数据平台建设工作，不断提升城市大数据平台建设应用成效。

六、加强平台数据安全保障

城市大数据平台包含大量政务和产业数据，涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私，具有高度敏感性，因此必须加强平台数据安全保障能力建设。

落实等级保护、安全测评、电子认证、应急管理等基础制度，建立数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节的安全评估机制，明确数据安全的保护范围、主体、责任和措施。研究制定数据权利准则、数据利益分配机制、数据流通交易规则，明确数据责任主体，加大对技术专利、数字版权、数字内容产品、个人隐私等的保护力度。

4. 大数据对城市规划将有怎样的影响

一、大数据时代城市管理的机遇：首先,有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策,在大数据时代到来的背景下,数字化城市建设就呼之欲出。其次,有利于电子政务建设。长期以来,我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式,纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来,电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展,电子政务的形式也不断得到更新。最后,有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见,大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设,为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。二、大数据时代城市管理的挑战：大数据时代,机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战,数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体,信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中,政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则,不公开为例外”的原则,我国也有类似规定,但是真实执行情况令人堪忧。其次，数据共享不足。就目前来看,谁掌握了大量真实可靠的信息,谁就掌握了主动权,信息在一定程度上就是权威的象征,权力和利益的象征。再者,政府各部门大部分存在利己倾向,信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性,最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中,每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中,各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据,数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等,每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。

5. 大数据在智能城市建设中如何实现价值

大数据在智能城市建设中如何实现价值

在有关大数据应用的讨论里面，智能城市炒得异常火热，这也是每个城市发展的一个引导方向。在大数据和智能城市发展的过程中，大数据的价值非常大，但这些大数据如果应用不好，他的价值等于是零。那么，大数据时代的智能城市到底是怎样的城市呢?大数据又在其中起到了怎样的作用?

一、城市规划

你看现在每个城市在城市规划当中，都存在有很多问题，比如说在北京，几乎都是灰尘，没有什么公司，也没有什么工厂，也没有学校，大家都到城里去，这样的规划，我们通过移动的信息，能够非常准确地把这个城市规划做好。

美国纽约也是全世界很大的城市，大数据原来在有老百姓的每一个城市，都有一个老百姓需要服务的东西。原来有40多个公司在做这个，40多个公司很大，但是解决的问题很不好，大家很不满意。就是服务的智能很差，大家提出这个311的电话，311的电话以后，他就400个人，最后服务的结果是什么?80%的老百姓的呼叫30秒就能出，这个结果是非常大的变化。就是170种语种，大概是5万多个户县，为什么能做到这一点，就是大数据的资源，没有大数据的资源，没有办法得到出来。

纽约市在数据开放方面是走在前面的，1100多份数据，你看下面这个数，这个纽约市市长，他每天在办公室，他整个纽约市的交通拥堵，哪个垃圾没人收，PM2.5都一目了然，都有这些数据。这是一个城市的数据，他利用这个数据，就可以解决很多的问题。比如说你在哪儿，他就可以预测，这些数据都可以公开利用，都可以有很大的利用价值。

二、智能交通

每个城市智能交通都是很大的问题，要解决两个问题，一个是解决交通给人们带来的安全的事故，每年因为交通事故死亡7万多人，这个矛盾我们能不能利用大数据技术来解决这个，还有拥堵的问题，能不能利用大数据来解决拥堵的问题。

现在我们的汽车有位置的不到5%的，就是大量的汽车都是自己的手机位置信息，这个移动的通信末端，司机绑定你的位置信息，从周一到周五，每个路口的进出多少辆车，都有规律的，这些大数据来指挥我们交通，这个对社会的跟进完全不一样。

我们来做一个实验，一个城市大概有多少万人，好像是500多万的这个统计。这些人晚上的位置的信息96%都知道，比较准确，白天94%都知道，这个都是很准确的。这些位置的信息是有很大的价值，也有很大的隐私。这些数据作为公共的服务，都是客观存在的。但是这些数据挖掘出来没有?应用出来没有?没有。

大家都知道车联网的数据价值很大，车联网要解决这个问题，他现在提出了咱们50毫秒、10毫秒，现在提出要3毫秒，因为这个车怎么来解决这个问题，这个要降到1毫秒一下，我们互联网是90毫秒，都还是远远超过。

三、医疗

怎么解决医疗问题，想提供一个数字给大家。美国医疗方面是很发达的他在美国有产业很大，到2020能年达20%，美国的GDP和20%是多大的量，要把医疗的大数据能够统一。把这个问题解决了以后，就能解决所有大数据的一个统一的问题。

现在预测我们国家在医疗方面到2020年，保健方面大概1万医院，我们在GDP只有5%，这个全球平均是10%，我们比全球平均水平还低，随着我们综合水平的提高，这个比例会越来越大。但这个方面，我们的这个地位医疗的一些报名的事件，我们每年增长23%，能不能通过大数据应用缓解这些矛盾，我认为是很迫切的。这是欧盟关于医疗设备成立一个大数据的一个服务公司，都在做这样的一个讨论。

在大数据里，移动医疗可能会成为我们自己的医生，将来总有一天，会变成我们医疗的医生。现在有人预测，到2015年，大概有5亿台手机会有医疗功能，但是现在大部分还很少。但是大家现在大家都在做，苹果公司都在做，就是通过手机来测血糖，或者测你哮喘的病，测医疗单子，现在这些方面，咱们都会得到一些比较普遍的应用。另外在公共安全方面，我们国家每年大概6千多亿的损失，有20多万死亡，这个损失很大。我也举一个例子，就是吉林一个县发大水，也是汶川地震时期，大家都在默哀，觉得是老天爷所为，无能为力，但是，我们如果有了天气预报，有了地理地貌这些信息，我们可以避免这些灾难的发展。

四、突发事件

在突发事情上，如果政府有采取这个措施，是可以避免的。举一个例子，北京的一个水灾，这个事故死了几十个人，北京市政府领导给我们的情况是：那是一个旅游景点，有一个河沟，一个经理看情况不好，就告诉他们，不到十几分钟以后，山洪暴发了，否则的话，就可想而知了。

如果我们有天气预报，我们都可以知道。更可怕的是北京机场有一个河，就是再下点雨，就可以倒灌到地下室，如果倒灌了以后，这个楼就宣布要倒塌，这些手段，这些技术没有人去说，这些都是不是很困难的事情，但是需要这些数据的开放。

大家可能知道南京煤气管道，一个农民工施工的时候，煤气爆炸，把农民工拘留起来，在北京我就愤愤不平，在南京讲课的时候，我跟他们说，我说你这个领导应该给他一个哪儿有管道有这个数据。他晚上请我吃饭的时候说刘院士，我真没有这个数据，说三米外有一个数据，其实不到一米的时候，这个管道就被挖出来了。这个数据有没有?有的有，有的没有，就是政府部门没有公开，这些数据不能不开放。

就像江苏省的GDP，又是沿海的，这么发达的城市，这些数据都没有，你就比较危险。所以我们的大数据喊的那么厉害，却没有落实到实处，我的意见就是赶紧找找你的问题，看看那能不能用大数据去解决。否则讲了半天，他的价值，就没有体现。我们说的净化，但是他跟环境的一样，这些数据在那儿摆着，你跟你的问题结合起来，他才能发挥他的价值。这些灾害方面，需要大数据的平台。

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